这里要注意一下, 一部分 O(1) 算法是需要 \(O(n)\) 或者 \(O(\sqrt n)\) 预处理的... 1. O(1) 求 1~n 的异或和: inline int calc(R int n){int t=n&3;return t&1?(t/2^1):(t/2^n);} 2. O(1) GCD: zzq 大佬的 blog 里面有写,我还搬下来做过板子... 某些 数据下会比带 log 的算法高到不知道哪里去,然鹅随机情况嘛...咳咳,我只能说,人家 O(1) 是要预处理的..…

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea…

忍耐和坚持虽是痛苦的事情,但却能渐渐地为你带来好处. ——奥维德 一.学习目标 · 回顾在计算机科学.编程和问题解决过程中的基本知识: · 理解“抽象”在问题解决过程中的重要作用: · 理解并实现抽象数据结构: · 复习Python编程语言 二.写在前面 自第一台电子计算机使用线路和开关传达人类的指令以来,我们编程的思考方式有了很大的改变,在很多方面,计算机技术的发展为计算机科学家提供了众多的工具和平台去实现他们的想法.高性能理器,高速网络和大内存使得计算机研究者必须掌握在这样复杂的螺旋式通道中…

MapReduce 支持的部分数据挖掘算法 MapReduce 能够解决的问题有一个共同特点:任务可以被分解为多个子问题,且这些子问题相对独立,彼此之间不会有牵制,待并行处理完这些子问题后,任务便被解决.在实际应用中,这类问题非常庞大,谷歌在论文中提到了MapReduce 的一些典型应用,包括分布式grep.URL 访问频率统计.Web 连接图反转.倒排索引构建.分布式排序等,这些均是比较简单的应用.下面介绍一些比较复杂的应用. (1)TopK 问题 我们要选择一个酒店入住,有a-g个备选,每个…

人生如戏!!!! 一.理论准备 聚类算法,不是分类算法.分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类.聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类. K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. 算法大致思路:       1.从给定样本中任选几个点作为初始中心(我取k=2)       2.计算其余…

FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,该算法和Apriori算法最大的不同有两点: 第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率,用31646条测试记录,最小支持度是2%, 用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显. 它的核心是FP_tree,一种树型数据结构,特点是尽量把相同元素用一个节点表示,这样就大大减少了空间,和birch算法有类似的思想.还是以如下数据为例. 每一行表示一条交易,共有9行,既…

聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类. 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法.如果将数据集分成两类,即k=2,K-means算法过程如下: 1.首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心 2.K-means算法有两部,第一步cluster assignment step,遍历所有样…

首先看看一些关键词:K-NN算法,训练集,测试集,特征(空间),标签 举实验楼中的样例,通俗的讲讲K-NN算法:电影有两个分类(标签)-动作片-爱情片.两个特征--打斗场面--亲吻画面. 将那些数字和分类用图像表示大概如下: 两个红圆圈分别代表两种电影,他们包含了表中的数据,求解中间蓝色方框(就一个点(X,Y))属于哪一类,k-nn算法的解决方式是计算方框到两圆的距离,离谁近就属于谁.再具体点就是通过特征值来计算,假设接吻镜头次数=x,打斗=y,那么根据计算方式 d = ((X - x)^2 +…

每年都会有人说,IT行业饱和了,根本就找不到工作,其实,我想说的是,不是工作难找,而是你自己不够好! 前几天看到一CEO在微博上吐槽: 前几天招一算法工程师我们给了8万月薪*14+奖金,人家去阿里拿5万月薪.今天这个,直接不给谈薪酬机会.前几天在网易挖个人,原来年薪80万,我给了140+期权,网易直接给了200万+期权,还提拔副总裁.唉,做点小生意,咋就这难啊? 小编想知道,现在算法工程师的薪资都这这这这这么高啦!!! 所以不要再说,工作难找,真的是自己技术还没到啊!一般来说,IT行业的发展,算…

一句话总结kNN算法 核心:模板匹配,将样本分到离它最相似的样本所属的类. kNN算法本质上使用了模板匹配的思想.要确定一个样本的类别,可以计算它与所有训练样本的距离,然后找出和该样本最接近的k个样本,统计这些样本的类别进行投票,票数最多的那个类就是分类结果.下图是kNN算法的示意图: 在上图中有红色和绿色两类样本.对于待分类样本即图中的黑色点,寻找离该样本最近的一部分训练样本,在图中是以这个矩形样本为圆心的某一圆范围内的所有样本.然后统计这些样本所属的类别,在这里红色点有12个,圆形有2个,因…